Tuberculosis Screening Before and During Treatment with Tumor Necrosis Factor Antagonists: Something Old, Something New
Notice bibliographique
Résumé
The increased risk of tuberculosis (TB) with tumor necrosis factor (TNF-α) antagonist treatment is well recognized1. The risk seems to parallel the background risk of TB. In Spain, where the incidence in the general population is 23/100,000, the incidence risk ratio of TB was 4.13 (95% CI 2.59–6.83) in patients with rheumatoid arthritis (RA) compared to the general population and 19.9 (95% CI 16.2–24.8) in patients with RA who were exposed to TNF-α antagonists compared to those who were not. In Sweden, where the incidence is 5/100,000, the incidence risk ratio was 2.0 (95% CI 1.2–3.4) in patients with RA and 4.0 (95% CI 1.3–12) in patients with RA using TNF-α antagonists1,2. In more than half of the patients, TB during TNF-α antagonist use is extrapulmonary and/or disseminated1. There seems to be a bimodal pattern with reactivation of latent TB early during the treatment course, with primary active TB usually developing later in the course. After the implementation of routine screening programs, with increased awareness of the clinical and radiological clues along with use of the tuberculin skin test (TST) and interferon-γ (IFN-γ) release assays (IGRA), a significant decrease in TB reactivation was observed among patients using TNF-α antagonists3. However, there is still no consensus on whether TST or IGRA should be preferred for screening in these patients, who are usually immunocompromised because of the character of their diseases and the immunosuppressives they use. In this issue of The Journal , Costantino, et al 4 report the results of TST and T-SPOT.TB assay in a large cohort of patients who are candidates for TNF-α antagonist therapy. The TST is a time-honored method of showing that one has been exposed to mycobacteria. Its potential shortcomings are giving false-positive results because of … Address correspondence to Dr. G. Hatemi, Associate Professor, Istanbul University, Cerrahpasa Medical School, Department of Internal Medicine, Division of Rheumatology, Istanbul 34300, Turkey. E-mail: gulenhatemi{at}yahoo.com
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».